人工智能生成内容（AIGC，AI-Generated Content）技术的快速发展正在改变内容生产的方式，并逐渐渗透到各个行业，例如：在自媒体平台自动编写文案并发布，快速分析数据，写小说，画漫画等。强大的文本生成能力已经实现了生产力超过生产资料，提供了更加高效的生产力，将AI引入到工作中成为发展的方向。目前公司编写测试用例为人工编写，存在手工编写用例的普遍痛点，例如：重新编写，费时费力，边界遗漏，兼容遗漏等。AI拥有自动生成文本并快速整合的能力，以AI辅助功能用例编写成为推动行业创新和效率提升的关键点。
可观测近年来已经成为一个关键概念，它不仅仅局限于监控，还包括了日志记录、指标收集、分布式追踪等技术手段，旨在帮助团队更好地理解系统运行状况、快速定位问题以及优化性能。可观测2.0融合 MCP，可以让用户更好地感知系统、分析问题——用自然语言开启与系统的对话！本文将分享6个设计 MCP Server 的亲身实践，帮助大家更好地融合与使用。
在程序员的职业生涯中，经常涉及到需要去接手一个新的系统，或者是维护或者是重构，很多程序员在这时候总是会有些摸不着头脑，不知道如何去熟悉系统会更加高效。 鹅厂资深工程师总结了如何快速熟悉新系统的思维导图，后台回复关键词「思维导图」，获取高清大图。
你可能想不到，只用「两行 CSS」，就能让你的卡片、图片、内容块「自动适应」各种屏幕宽度，彻底摆脱复杂的媒体查询！ 秘诀就是 CSS Grid 的 auto-fill 和 auto-fit。
本文介绍了淘宝家装行业自主研发的图像分割与抠图系统——JianYi，该系统专注于提升室内家装场景下的图像处理能力，具备商品分割、人体分割和全景分割三大核心功能。通过多模态交互设计和高效算法优化，JianYi不仅实现了高精度、实时性的抠图效果，还广泛应用于“家作”和“放我家”等AI工具中，显著提升了用户体验和业务指标。
在文章《矢量图Vector安卓详解》中，我们了解到Android只支持Vector矢量图，且必须在项目中预置Vector文件，不支持直接从外部加载Vector文件，也不支持直接加载SVG文件。但在实际项目中客户端可能需要使用服务端下发的矢量图，如换肤icon，节日主题icon，活动icon等。服务端下发矢量图需要支持多端展示，不会选择下发Vector文件，毕竟只有Android支持Vector，且Vector不支持文本，文本路径，样式和遮罩等，只能绘制path图形。由于H5和iOS对SVG文件的原生支持较好，服务端选择统一下发SVG文件会更合适。为了支持服务端下发SVG矢量图和较为复杂的矢量图，Android项目就不能只支持系统的Vector矢量图，还得支持SVG矢量图。下面文章会分别介绍Android直接显示SVG文件的常见方案。
